地质数据处理课件：10－判别分析.ppt

1、判 别 分 析洪金益中南大学地学院地质数据处理基础10内容 1 引言 2 距离判别 3 贝叶斯判别 4 费希尔判别1 引言 判别分析的例子： 1.有偿付力与无偿付力的财产责任保险公司。 测量变量：总资产，股票与债券价值，股票与债券的市值，损失支出，盈余，签定的保费金额。 2.沉积成因矿床与岩浆热液矿床。 测量变量：成矿温度，矿物组合、标型特征、结构构造等 3.两种野草。 测量变量：萼片与花瓣的长度，花瓣裂缝的深度，苞的长度，花粉直径。 判别分析要解决的问题是，在已知历史上用某些方法已把研究对象分成若干组的情况下，来判定新的观测样品应归属的组别。 每一组（亦称类或总体）中所有样品的p维指标值 构

2、成了该组的一个p元总体分布，我们试图主要从各组的总体分布或其分布特征出发来判断新样品x是来自哪一组的。 三种常用的判别分析方法：距离判别、贝叶斯（Bayes）判别和费希尔（Fisher）判别。 12,px xxx2 距离判别 一、两组距离判别 二、多组距离判别一、两组距离判别 设组1和2的均值分别为1和2，协差阵分别为1和2(1,20) ，x是一个新样品（p维），现欲判断它来自哪一组。 1. 1=2=时的判别 2. 12时的判别1. 1=2=时的判别 判别规则： 令 ，其中 ， ，则上述判别规则可简化为 称W(x)为两组距离判别的（线性）判别函数，称a为判别系数。2211222212,dddd

3、xxxxxx若若 Wxax1212112a 12,0,0WWxxxx若若误判概率 误判概率 设1Np(1,), 2Np(2,)，则其中 是两组之间的马氏(Mahalanobis)距离。 可见，两个正态组越是分开（即越大），两个误判概率就越小，此时的判别效果也就越佳。当两个正态组很接近时，两个误判概率都将很大，这时作判别分析就没有什么实际意义了。 122|10|1|20|PP WPP Wxxxx2|11|22PP11212例 设p=1，1和2的分布分别为N(1,2)和N(2,2)，1,2,2均已知，12，则判别系数a=(12)/ 20，判别函数：判别规则：误判概率：误判概率图示： W xa x1

4、2,xxxx若若122|11|222PP抽取样本估计有关未知参数 设 是来自组1的样本， 是来自组2的样本，n1+n22p，则1和2的一个无偏估计分别为的一个联合无偏估计为其中111121,nxxx221222,nxxx121122111211nnjjjjnnxxxx和121212pnnSAA1,1,2iniijiijijiAxxxx 估计的判别函数为这里 。其判别规则为 若1和2都为正态组，则两个误判概率P(2|1)和P(1|2)可估计为其中。 该误判概率的估计是有偏的，但大样本时偏差的影响是可以忽略的。 Wxaxx112121,2pxxxaSxx 12,0,0WWxxxx若若2|11|22

5、PP11212pxxSxx误判概率的非参数估计 若两组不能假定为正态组，则P(2|1) 和 P(1|2) 可以用样本中样品的误判比例来估计，通常有如下三种非参数估计方法： (1)令n(2|1)为样本中来自1而误判为2的个数，n(1|2)为样本中来自2而误判为1的个数，则P(2|1) 和P(1|2) 可估计为该方法简单、直观，且易于计算。但遗憾的是，它给出的估计值通常偏低，除非n1和n2都非常大。122|11|22|1,1|2nnPPnn出现这种乐观估计的原因是，被用来构造判别函数的样本数据又被用于对这个函数进行评估，评估的结果自然就倾向有利于所构造的判别函数。事实上，在误判概率的估计中，构造判

6、别函数中使用过的样本数据在对该函数作出评估时已不能很好地代表总体了。 (2)将整个样本一分为二，一部分作为训练样本，用于构造判别函数，另一部分用作验证样本，用于对判别函数进行评估。误判概率用验证样本的被误判比例来估计，如此得到的估计是无偏的。该方法的两个主要缺陷： (i)需要用大样本；(ii)在构造判别函数时，只用了部分样本数据，损失了过多有价值的信息。与使用所有的样本数据构造判别函数相比，该方法将使真实的误判概率上升。该缺陷随样本容量的增大而逐渐减弱，当样本容量相当大时此缺陷基本可忽略。 (3)称为交叉验证法或刀切法。该方法既避免了样本数据在构造判别函数的同时又被用来对该判别函数进行评价，造

7、成不合理的信息重复使用，又几乎避免了构造判别函数时样本信息的损失。 从组1中取出x1j，用该组的其余n11个观测值和组2的n2个观测值构造判别函数，然后对x1j进行判别，j=1,2, ,n1。同样，从组2中取出x2j，用这一组的其余n21个观测值和组1的n1个观测值构造判别函数，再对x2j作出判别，j=1,2, ,n2。令n*(2|1)为样本中来自1而误判为2的个数，n*(1|2)为样本中来自2而误判为1的个数，则两个误判概率P(2|1)和P(1|2)的估计量为它们都是接近无偏的估计量。*122|11|22|1,1|2nnPPnn2. 12时的判别 判别规则 也可采用另一种形式：选择判别函数为

8、 它是x的二次函数，相应的判别规则为 221211111222,Wddxxxxxxx 12,0,0WWxxxx若若2211222212,ddddxxxxxx若若 在上例中，设1和2这两个组的方差不相同，分别为 ，这时当1x0),2(0), ,k(0)，x到总体i的平方马氏距离为判别规则为 若1=2= =k=，则上述判别规则可作进一步简化。 d2(x,i)=(xi)1(xi)=x1x2i1x+i1i =x1x2(Iix+ci)其中 ，判别规则简化为21,1,2,iiiidikxxx221,min,llii kdd xxx若111,1,2,2iiiiicik I 这里Iix+ci为线性判别函数。

9、当组数k=2时，可将上式写成 *实践中1,2, ,k和1,2, ,k一般都是未知的，它们的值可由相应的样本估计值代替。设 是从组i中抽取的一个样本，则i可估计为 (i=1,2, ,k)。1,maxllliii kcc xI xI x若1112221122,ccccxI xI xxI xI x若若12,iiiinxxx111iniijjnxx1=2= =k=的情形 的联合无偏估计为 其中n=n1+n2+ +nk， 为第i组的样本协方差矩阵。 实际应用中使用的判别规则是其中 。111kpiiinnkSS11()()1iniijiijijinSxxxx1,maxllliii kcc xI xI x若

10、111,1,2,2ipiiipicik IS xx S x1,2, ,k不全相等的情形 i可估计为Si(i=1,2, ,k）。 实际应用中使用的判别规则是其中221,min,llii kdd xxx若21,1,2,iiiidikxxxSxx1,2, ,k是否假定为相等 在实际应用中，1,2, ,k不太可能完全相等，我们需要关心的是，1,2, ,k之间是否存在着明显的差异。若没有明显的差异，则通常可以考虑假定1=2= =k=，从而使用与此相应的判别规则。此时的判别函数为线性函数。 如果对是否应该假定1=2= =k=拿不准，则可以同时采用相等和不相等两种情形下的相应判别规则分别进行判别，然后用交叉

11、验证法来比较它们的误判概率，以决定采用何种判别规则进行判别。例 通过一些具有标型意义的元素含量进行矿床成因研究。数据涉及四个元素(变量)：x1、x2、x3以及x4。数据列于下表，组为生物成因的，组为非生物成因的。编号组别x1x2x3x4编号组别x1x2x3x41-0.45-0.411.090.45240.380.113.270.352-0.56-0.311.510.16250.190.052.250.3330.060.021.010.4260.320.074.240.634-0.07-0.091.450.26270.310.054.450.695-0.1-0.091.560.67280.120

12、.052.520.696-0.14-0.070.710.2829-0.020.022.050.3570.040.011.50.71300.220.082.350.48-0.07-0.061.370.4310.170.071.80.5290.07-0.011.370.34320.150.052.170.5510-0.14-0.141.420.4333-0.1-0.012.50.5811-0.23-0.30.330.18340.14-0.030.460.26120.070.021.310.25350.140.072.610.52130.0102.150.7360.150.062.230.5614-

13、0.28-0.231.190.66370.160.052.310.2150.150.051.880.27380.290.061.840.38160.370.111.990.38390.540.112.330.4817-0.08-0.081.510.4240-0.33-0.093.010.47180.050.031.680.95410.480.091.240.18190.0101.260.6420.560.114.290.44200.120.111.140.17430.20.081.990.321-0.28-0.271.270.51440.470.142.920.45220.510.12.490

14、.54450.170.042.450.14230.080.022.010.53460.580.045.060.13表 元素分析数据 使用判别规则进行判别12120.06900.23520.08140.05561.36672.59360.43760.42680.88260.56950.68990.08290.56950.42010.52040.0688200.68990.52043.28610.65560.08290.06880.65560.8916124xxSS，.12920.20421.79830.16090.20420.05700.20600.00441.79830.206025.1226

15、0.78320.16090.00440.78320.6331的联合估计为1210.04570.01760.05660.00180.01760.01080.01650.00171(20240.05660.01650.64570.0327440.00180.00170.03270.034767.9692106.23643.855612.2182106.2364262.20583.689921.51373.855ppSSSS）11112263.68991.90202.169312.218221.51372.169332.56324.0355.29518.38710.0201.6163.30612.1

16、949.949ppIS xIS x，于是对未知成因的矿床 x=(0.16, 0.10, 1.45, 0.51)，计算得 按判别规则，该矿床被判为生物成因矿床。11111222114.382,6.75422ppcc x S xx S x1112342212344.03518.3871.61612.1944.3825.29510.0203.3069.9496.754cxxxxcxxxx I xI x11225.373,3.268ccI xI x3 贝叶斯判别 一、最大后验概率准则 二、最小平均误判代价准则距离判别不合适的一个例子 1（校研究生组）：N1=2000, 1=5002（校本科生组）：N2

17、=8000, 2=400研究生组中x500的有1000人，本科生组中 x500的有2000人。某学生的x=500，试判别该生归属哪一组。 该例如采用距离判别法则显然不妥，应考虑利用如下的先验概率： 12200080000.2,0.81000010000pp一、最大后验概率准则 设有k个组1, 2, , k，且组i的概率密度为fi (x) ，样品x来自组i的先验概率为pi ,i=1,2, ,k，满足p1+p2 + +pk =1 。则x属于i的后验概率为 最大后验概率准则是采用如下的判别规则： 1|,1,2,iiikiiip fPikp fxxx1,|max|llii kPP xxx若 例 设有1

18、、2和3三个组，欲判别某样品x0属于何组，已知p1=0.05，p2=0.65，p3=0.30，f1(x0)=0.10, f2(x0)=0.63，f3(x0)=2.4。现计算x0属于各组的后验概率如下： 所以应将x0判为组3。1 101030122020301330303010.05 0.10|0.05 0.100.65 0.630.30 2.40.0050.0041.13450.65 0.63|0.3611.13450.30 2.4|0.6351.1345iiiiiiiiip fPp fp fPp fp fPp fxxxxxxxxx皆为正态组的情形 设iNp(i,i)，i0, i=1,2, ,

19、k。这时，组i的概率密度为fi(x）=(2)p/2|i|1/2exp0.5d2(x,i)其中d2(x,i)=(xi)i 1 (xi)是x到i的平方马氏距离。 以下各情形下后验概率的具体计算公式。 当p1=p2= =pk=1/k，1=2= =k=时，2211exp,2|1exp,2iikiidPdxxx 当p1=p2= =pk=1/k，而1,2, ,k不全相等时， 当1=2= =k=，而p1,p2, ,pk不全相等时， 当p1,p2, ,pk不全相等，1,2, ,k也不全相等时，2211exp,ln2|1exp,ln2iiikiiidPdxxx2211exp,2ln2|1exp,2ln2iiik

20、iiidpPdpxxx2211exp,ln2ln2|1exp,ln2ln2iiiikiiiidpPdpxxx 上述各情形的后验概率可统一表达为其中D2(x,i)=d2(x,i)+gi+hi2211exp,2|,1,2,1exp,2iikiiDPikDxxx12121212ln,02ln,101,2,ikikikikgpp pphpppkik 若不全相等,若, 若不全相等,若 称D2(x, i)为x到i的广义平方距离。在正态性假定下，上述判别规则也可等价地表达为 当1=2= =k=时，上述后验概率公式可简化为其中Ii=1i，ci=0.5i1i, i=1,2, ,k。此时，判别规则等价于 如果我们

21、对x来自哪一组的先验信息一无所知，则一般可取p1=p2= =pk=1/k。221,min,llii kDD xxx, 若 （）（）1expln|,1,2,explniiiikiiiicpPikcp I xxI x1,lnmaxlnllliiii kcpcp xI xI x若 实际应用中，以上各式中的i和i(i=1,2, ,k）一般都是未知的，需用相应的样本估计值代替。 例 在上例中，已知生物成因所占的比例约为10%，即可取p1=0.1，p2=0.9，假定两组均为正态，且1=2=，则未判矿床x=(0.16, 0.10, 1.45, 0.51)的后验概率为由于P(1|x)0, i=1,2。 当1=

22、2=时，有其中a=1(12)， 。2112211|2ln2|11|2ln2|1cpcpcpcpxaxxax, 若, 若1212 当12时，有其中d2(x,i)=(xi)i1(xi), i=1,21/222121121/2211/222122121/2212|1()2ln1| 22|1()2ln1| 2cpddcpcpddcpxxxxxx, 若, ）, 若, ）,2.多组的情形 设 fi(x)为组i的概率密度函数，i=1,2, ,k。令pi组i的先验概率，i=1,2, ,k。c(l|i)将来自i的x判为l的代价, l,i=1,2, ,k，对l=i,c(i|i)=0。Rl所有判为l的x的集合，l=

23、1,2, ,k。因而对l,i=1,2, ,k，将来自i的样品x判为l的条件概率为 |dlliiRP l iPRfxxxx平均误判代价 11111111|,|kkililkkliiilkkkkiililil iECME c l ic l i PRc l i PRPc l i P l i ppc l i P l i xxxxx 使ECM达到最小的判别规则是 假定所有的误判代价都是相同的，不失一般性，可令c(l|i)=1, li, l,i=1,2, ,k，则此时为所有误判概率之和，称之为总的误判概率。故此时的最小平均误判代价准则也可称为最小总误判概率准则，并且上式可简化为故最小总误判概率准则与最大后

24、验概率准则是彼此等价的，或者说，最大后验概率准则等价于所有误判代价相同时的最小平均误判代价准则。 111,|min|kkljjjji kjjj lj ip fc ljp fc i j xxx若111|1|kkkiiiiil iECMpP l ip P i i 1,maxllliii kp fp f xxx若 注 令B=误判，Ai=样品来自i，i=1,2, ,k 则利用全概率公式得总的误判概率为此外，总的正确判别概率为 111|kkkiiiiiil iP BP A P B ApP l i 111111|11|kkiiil ikkiiiiP BP BpP l ipP i ip P i i 例 假定

25、误判代价矩阵为 现采用最小ECM准则进行判别。l=1：p2f2(x0)c(1|2)+p3f3(x0)c(1|3) =0.650.6320+0.302.460=51.39l=2：p1f1(x0)c(2|1)+p3f3(x0)c(2|3) =0.050.1010+0.302.450=36.05l=3：p1f1(x0)c(3|1)+p2f2(x0)c(3|2) =0.050.10200+0.650.63100=41.95由于l=2时为最小值，故将x0判为2。4 费希尔判别 费希尔判别（或称典型判别）的基本思想是投影（或降维）：用p 维向量 的少数几个线性组合（称为判别式或典型变量） （一般r明显小于

26、p）来代替原始的p 个变量x1,x2, ,xp ，以达到降维的目的，并根据这r 个判别式y1,y2, ,yr对样品的归属作出判别。成功的降维将使判别更为方便和有效，且可对前两个或前三个判别式作图，从直观的几何图形上区别各组。12,px xxx1122,rryyya xa xa x一个说明性的二维例子 费希尔判别需假定1=2= =k=。设来自组i的p维观测值为xij，j=1,2, ,ni，i=1,2, ,k，记式中则B是组间平方和及交叉乘积和，E是组内平方和及交叉乘积和，Sp是的联合无偏估计。111111ikiiiinkkiiijiijiiijpnnnkBxxxxESxxxxSE11111,in

27、kkiijiiijiiinnnnnxxxx 设E1B的全部非零特征值依次为12 s0，其中的非零特征值个数smin(k1,p)相应的特征向量依次记为t1,t2, ,ts（标准化为tiSpti=1, i=1,2, ,s），称y1=t1x为第一判别式，y2=t2x为第二判别式。一般地，称yi=tix为第i判别式，i=1,2, ,s。 由smin(k1,p)知，组数k=2时只有一个判别式，k=3时最多只有两个判别式，判别式的个数不可能超过原始变量的个数p。 特征值i表明了第i判别式yi对区分各组的贡献大小，yi的贡献率为1siii而前r(s)个判别式y1,y2, ,yr的累计贡献率为它表明了y1,y

28、2, ,yr的判别能力。 在实际应用中，如果前r个判别式的累计贡献率已达到了一个较高的比例(如75%95%)，则可采用这r个判别式做判别。 判别规则为其中 ，i=1,2, ,k 。该判别规则也可表达为11rsiiii22111minrrljljjiji kjjyyyy x, 若11inijjiiijjiynt x xx, =22111minrrljljii kjj xtxxtxx, 若 如果只使用一个判别式进行判别（即r=1），则以上判别规则可简化为式中y和 (i=1,2, ,k)分别是前面判别规则中的y1和 (i=1,2, ,k)。 有时我们也使用中心化的费希尔判别式，即式中为k个组的总均值

29、。仍使用同上的判别规则进行判别。 对于两组的判别，费希尔判别等价于协方差矩阵相等的距离判别，也等价于协方差矩阵相等且先验概率和误判代价也均相同的贝叶斯判别。1minllii kyyyy x, 若iy1 iy,1,2,iiyistxx111inkijijnxx=例 费希尔于1936年发表的鸢尾花(Iris)数据被广泛地作为判别分析的例子。数据是对3种鸢尾花：刚毛鸢尾花(第组)、变色鸢尾花(第组)和弗吉尼亚鸢尾花(第组)各抽取一个容量为50的样本，测量其花萼长(x1)、花萼宽(x2)、花瓣长(x3)、花瓣宽(x4)，单位为mm，数据列于表5.4.1。编号组别x1x2x3x4编号组别x1x2x3x4

30、150331427658275119264285622775729421336528461578723058164673156247954341545632851158052411516463414381713059217693151238264315518862224515836030481895932481884632956181046361028549243310665630451514155234013675827411014266304414685034164143682848146946321421445434172706029451514551371547157263510146

31、5235152725744154147582851247350361421486730501774773061231496333602575633456241505337152表 鸢尾花数据 本题中，n1=n2=n3=50，n=n1+n2+n3=150。经计算1233150.0659.3665.8834.2827.7029.74,14.6242.6055.522.4613.2620.2658.43330.573137.58011.993iiinnxxxxx316321.2131995.26716524.8407127.9331995.2671134.4935723.9602293.267165

32、24.8405723.96043710.28018677.4007127.9332293.26718677.4008041.333iiiinBxxxx3113895.6201363.0002462.460564.5001363.0001696.200812.080480.8402462.460812.0802722.260627.180564.500480.840627.180615.660inijiijiijExxxxE1B的正特征值个数smin(k1,p)=min(2,4)=2，可求得两个正特征值1=32.192， 2=0.285相应的标准化特征向量13.0581.0818.1123.45

33、95.5622.17814.9656.3088.0772.94321.5129.14210.4973.42027.54911.846E B120.0830.0020.1530.2160.2200.0930.2810.284tt,所以，中心化的费希尔判别式为判别式的组均值为对于任一样品x，可按下式进行判别：1112342212340.08358.4330.15330.5730.22037.5800.28111.9930.00258.4330.21630.5730.09337.5800.28411.993yxxxxyxxxx txxtxx1121311222327.6081.8255.7830.2

34、150.7280.513yyyyyy ,22221311minljljjijijjyyyy x, 若 由于n1,n2,n3都很大，因此用估计误判概率的效果还是不错的，判别情况列于表。所以这些误判概率是比较低的。判别为真实组500004820149表 判别情况2|103|1021|203|20.045011|302|30.0250PPPPPP, 我们可以将样本中150个样品的判别式得分(y1,y2)作一散点图。图中，Can1,Can2分别是指y1,y2。组、组和组的点分别用“1”、“2”和“3”标出，有7个点隐藏在图中，因与图中某些点的位置几乎重叠而未能标出。 从图中可见，分离的效果相当好。对于一个新样品x0，可以用目测法从直觉上辨别其所归属的组。需要指出的是，对图形的目测法是费希尔判别的主要价值所在，图中常常能反映出计算中无法得到的丰富信息，从而可能会更有效地进行判别。图 鸢尾花数据两个判别式得分的散点图结结 束束